Российские учёные придумали, как проверить точность прогнозов рецидива рака, которые делают нейросети
Исследователи из НИУ ВШЭ разработали способ, который помогает понять, насколько точно алгоритмы машинного обучения прогнозируют вероятность рецидива рака. Проведённые проверки показали, что большая часть существующих моделей выдаёт результаты, близкие к случайным. Учёные объяснили, что их метод может помочь избежать ложных выводов и выделить действительно полезные алгоритмы для медицинских решений.
В последние годы было создано множество ИИ-систем, которые анализируют активность генов, чтобы предсказать рецидив. Однако возникает вопрос, работают ли эти алгоритмы на основе реальных закономерностей или просто подстраиваются под случайные данные. Чтобы это выяснить, учёные протестировали 570 моделей. Для проверки они создали случайные данные, которые помогли оценить, насколько алгоритмы зависят от случайных факторов.
Результаты оказались неожиданными: 559 моделей из 570 показали случайные результаты, не справившись с задачей. Тем не менее, удалось выделить несколько надёжных систем, которые точно прогнозируют вероятность рецидива рака, включая опухоли груди. Эти алгоритмы анализируют работу ключевых генов, таких как ELOVL5 и IGFBP6. Исследователи считают, что их подход поможет улучшить качество ИИ, который используется в медицине.